Otonom araçların trafik akımı üzerine etkisinin incelenmesi
An analysis of the effect of autonomous vehicles on traffic flow
- Tez No: 890482
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA KARAŞAHİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Bu tezde otonom araçların trafik seyir karakteristiklerinin deneysel yöntemlerle belirlenmesi ve buna bağlı olarak geliştirilen otonom araç tanımının trafiğe dahil edildiği simülasyon senaryoları vasıtasıyla, trafiğe otonom araç penetrasyonlarının trafik temel karakteristikleri üzerindeki etkisinin analiz edilmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda ilk olarak otonom araçların gelişim süreci ve küresel ölçekteki mevcut durumu detaylı tahlillerle ortaya konulmuştur. Ardından otonom araçların öne çıkan yönleri, avantajları, önemli donanımları ve takip karakteristikleri paylaşılmıştır. Sonrasında otonom araçlardaki gelecek eğilimleri çeşitli yönleriyle değerlendirilmiştir. Ardından tez kapsamında otonom araç trafik seyir karakteristiklerinin saptanması adına ilk olarak, R Studio programında yapılan sınıflandırma analiziyle otonom araç tipleri ve ivmeleri belirlenmiş olup MATLAB ve SPSS programlarında yapılan analizlerle algı tepki süresi elde edilmiştir. Otonom araç ivmesinin konvansiyonel araçlardakinden daha şiddetli olduğu ve otonom araç algı tepki süresinin de konvansiyonel araçlardakinden daha kısa olduğu tespit edilmiştir. Otonom araç seyir karakteristikleri belirlendikten sonra, elde edilen 4 otonom araç tipi, VISSIM programına tanımlanmıştır. Seçili bir trafik kesimi ve verileri üzerinden yapılan simülasyonla, %0-10-20-30-40 otonom araç penetrasyon oranları ayrı birer senaryo olarak analiz edilmiştir. Her bir penetrasyon senaryosunda her bir otonom araç tipi eşit ağırlıkta sisteme dâhil edilmiştir. Elde edilen sonuçlarla otonom araç penetrasyonu arttıkça trafikteki ortalama hız, trafik düzeni, kat edilen mesafe, trafik kesiminden geçen araç sayısı gibi parametrelerde ciddi iyileşmeler olduğu ortaya konulmuştur. Ortalama gecikmeler azalmakta, trafik düzensizliğine neden olan unsurlar azalmakta, araç başı kat edilen mesafeler artmaktadır. Sistemden geçen araç sayısı büyük artış göstermekte olduğundan dolayı toplam seyahat süresi de kısmen artmaktadır. Ancak görüldüğü üzere bu artış sistemdeki araç sayısındaki ve ortalama seyahat mesafesindeki büyük artışın tetiklediği dolaylı ve kısmi bir artıştır. Araç başına seyahat süresi ise artmamaktadır. Diğer taraftan otonom araçların trafiğe girmesiyle birlikte trafik güvenliğinde artış, sera gazı salımlarında azalma, otopark yeri tasarrufu gibi dolaylı etkiler olduğu da görülmektedir. Otopark yeri tasarrufu da araçların trafikte otopark yeri aramak için harcadığı zaman ve trafiği işgallerini azaltacağı için ilave bir trafik düzeni katkısı ve trafik tıkanıklığı azaltma faydası gibi etkiler üretmektedir. Tez kapsamında otonom araçların trafik sistemine girişiyle birlikte on yıllarca devam edeceği öngörülen otonom araç-konvansiyonel araç heterojen trafiğinin planlanması yönünde bir analiz gerçekleştirilmiştir. Bu çerçevede sonuçlar ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to analyze the impact of autonomous vehicle penetrations into traffic on the basic characteristics of traffic through simulation scenarios via developing of autonomous vehicle definition in terms of traffic Driving characteristics. In this context, firstly the process of development of autonomous vehicles and the current state on lobal scale were described in detail. The highlights, advantages, important equipment and driving characteristics of autonomous vehicles were then shared. Subsequently, future trends in autonomous vehicles were assessed in various ways. Then, for the purpose of determining the driving characteristics of autonomous vehicles in the course of the thesis, firstly, the clustering analysis carried out in the R Studio program has determined the types and acceleration of autonomous vehicles, and the perception reaction time has been obtained with the analyses done in the MATLAB and SPSS program. It has been found that autonomous vehicle acceleration is severe than in conventional vehicles, and the autonomous vehicle perception reaction time is shorter than in conventional vehicles. After determining the driving characteristics of the autonomous vehicle, the resulting 4 autonomous vehicle types were defined in the VISSIM program. With a simulation from a selected traffic segment and data, the penetration rates of 0-10-20-30-40 % autonomous vehicles were analyzed as a separate scenario. In each penetration scenario, each autonomous vehicle type is integrated into the system with equal share respectively. The results showed that as the penetration of autonomous vehicles increased, there were significant improvements in parameters such as average speed in traffic, traffic regularity, distance taken, number of vehicles passing through the traffic section. The average delays are decreasing, the factors causing traffic irregularities are reduced, the distances per vehicle are increasing, and the total travel time is increasing because of the large increase in the number of vehicles passing through the system. However, it appears that this increase is an indirect and partial increase triggered by the large increase in the number of vehicles in the system and the average travel distance. The travel time per vehicle does not increase. On the other hand, the introduction of autonomous vehicles into traffic has indirect effects, such as increased traffic safety, reduced greenhouse gas emissions and saving parking space. Parking space savings also have effects such as reducing time spent by vehicles searching for a parking lot in traffic, thereby contributing to additional traffic regulatory and helping to reduce congestion. As part of the thesis, an analysis was carried out in the direction of the planning of heterogeneous traffic between autonomous vehicles and conventional vehicles, which is predicted to continue for decades with the introduction of autonomous vehicles into the traffic system. In this framework, results have been emerged.
Benzer Tezler
- A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking
Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması
GAMZE TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Cooperative vehicular systems and freeway traffic control applications: A method for cooperative merging in freeway traffic
İşbirlikçi taşıt sistemleri ve otoyol trafiği denetim uygulamaları: Otoyol trafiğinde işbirlikçi katılım için bir yöntem
İSMET GÖKŞAD ERDAĞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU
- Microscopic traffic simulations for exploring theinteraction dynamics of connected & autonomousvehicles in merging scenarios
Birleşme senaryolarında bağlantılı ve otonomaraçların dinamik etkileşimlerini keşfetmekiçin mikroskopic simülasyon
MEHDI MALEKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE
- Advanced reinforcement learning applications in autonomous driving
Otonom araçlarda ileri pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUSTAFA BURAK GÜNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Otonom araçlar ile yayalar arası iletişim için lazer tabanlı projektör bildiri sistemi geliştirilmesi
Developing laser based projector notification system for communication between autonomous vehicles and pedestrians
BARIŞ ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ